Observing and Forecasting Snow Surface Temperatures for Nordic Ski Race Courses at the 2010 Winter Olympic Games in Vancouver, BC
Notice bibliographique
Résumé
Fast skis play an essential role in a nordic athlete’s Olympic performance. Using the right combination of ski wax depends on accurate forecasts of the snow surface conditions on the race courses with sufficient lead time to prepare race skis. Snow surface observations are being used to develop procedures for forecasting snow surface temperatures. Infrared surface temperature measurements sampled around the 2010 Olympic Nordic ski courses at the Whistler Olympic Park in the Callaghan Valley, BC are used to examine the spatial and temporal variations in snow surface temperature as a function of synoptic weather conditions. The goal for this work is to aid Environment Canada in observing and forecasting snow surface temperatures for the 2010 Olympic Games. Snow surface thermal maps were generated during February and March of 2008. For this study the thermal maps were generated using a small instrument enclosure containing an infrared sensor, GPS and data logger recording every 5 seconds. The enclosure was attached to the side of a snowmobile and driven around the courses at ~15 km hr. Each observational period met one of three synoptic conditions: (1) clear sky conditions, (2) moderate to overcast cloud conditions and (3) overnight snow accumulation < 1cm. The spatial variability was greatest for a clear sky case with a maximum between -8 C and 0 C throughout the courses and -4 C and 0 C within the stadium area. Environment Canada forecasters will make predictions for snow surface temperatures in the stadium area only. We are developing a forecasting template to relate snow surface temperature evolution to synoptic weather conditions. The template is derived from evaluating snow surface temperature observations in the stadium area extracted from all thermal maps. A more complete set of thermal maps for the nordic and biathlon race courses will be generated during February and March of 2009. We will use this data to validate and modify forecasting templates. This work will include more in depth evaluation of the snow surface energy balance and snow morphology in the stadium area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».